LINE の全社員が必要に応じて担当サービスのデータを分析できる環境の構築
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog この記事は、 LINE Engineering Blog 「夏休みの自由研究 -Summer Homework-」 の 2 日目の記事です。 LINE Data Labs のデータエンジニアの吉田啓二です。昨年から行っている「 LINE の全社員が必要に応じて担当サービスのデータを分析できる環境を構築・提供する」という取り組みをご紹介します。 LINE Data Labs とは LINE Data Labsは、 LINE の各サービスのデータの収集・処理・集計・分析を専門的に行うことで、データの分析・活用という側面から各サービスの成長を支えることを目的とした部署です。Hadoop クラスタへの各サービスデータの収集、データを集
プロダクトの「負債」を「機能」と呼び直す 〜A/Bテストを用いた"価値"の定量化〜 - スタディサプリ Product Team Blog
Quipper で Web Engineer 兼 Engineering Manager を務める @ohbarye です。スタディサプリの開発、その中でも特に合格特訓コースや決済周りの機能開発・保守が主な業務です。 弊社が開発するプロダクト「スタディサプリ」ではA/Bテストを用いたプロダクトの改善を行っています。Quipper の行動指針の一つに "Fact based" という言葉が含まれており、憶測や独断ではなく計測されたデータや事実に基づいて意思決定することが強く推奨されているためです。 このたびスタディサプリにおいて負債と考えられていた機能を「消してよいかどうか」、A/Bテストを通して判断しました。その際に用いた手法や結果、そこから見えたこと、考えたことをご紹介します。 プロダクトの負債とは プロダクトチームにとって負債と考えられていたのは「キャリア決済」という決済手段でした。そ
米国500社の財務諸表ビッグデータ分析で見えた7つの事実 - データで見る世界
最近よくビジネスニュースというか経済ニュースを見ていて思うんですが、注意しないと各企業についてバイアスがかかるリスクがあるなぁと。メディアが悪いと言えばなんとなく悪い感じがしてきますし、賢い人がすごいと言えばなんだかすごい気がしてきます。具体的には、Amazonの戦略がすごい！とか、Appleは税金を納めてなくてひどい！とか、そういうニュースを真に受けてしまっている自分に気がつきます。これはよくないですね。事実ではなく、他人の意見に支配されています。 ではどうすればいいのでしょう？メディアを遮断すればいいのでしょうか。それとも、他人の意見を全て否定すればいいのでしょうか。 バイアスを取り除く方法はただ一つ。データ分析です。データは嘘をつきません。賢そうな人の意見を鵜呑みにするのではなく、自分で生のデータを分析すれば、事実にたどり着けます。 企業について知るためには、財務諸表をひも解くのが一
【Day-12】時系列分析の良リソースまとめ&基礎チュートリアル - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 12日目。 今までは、時間に依存しないデータについて取り扱ってきました。 しかし、世の中のデータは時間に依存したデータも多いのが事実です。 時間に依存しないデータは、その分各データを独立に扱うことができますが、時系列データはそういうわけにはいきません。なので、なかなか難しいのです。 今日は時系列のさわりをまとめて、また、時系列予測のチュートリアルをしていきます。 参考にできるサイト メタ的な記事 pythonの実装も含めて ディープラーニング系 本 読みたい論文(積読) Toeplitz Inverse Covariance-Based Clustering of Multivariate Time Series Data WAVENET: A GENERATIVE MODEL FOR RAW AUDIO 基礎チュートリアル データの用意 定常性のチ
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